人工智能机器学习深度学习的关系是什么常见问题

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人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等。

人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也有可能超过人的智能。

数据挖掘(DataMining),顾名思义就是从海量数据中“挖掘”隐藏信息,按照教科书的说法,这里的数据是“大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据”,信息指的是“隐含的、规律性的、人们事先未知的、但又是潜在有用的并且最终可理解的信息和知识”。在商业环境中,企业希望让存放在数据库中的数据能“说话”,支持决策。所以,数据挖掘更偏向应用。

数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

机器学习(MachineLearning)是指用某些算法指导计算机利用已知数据得出适当的模型,并利用此模型对新的情境给出判断的过程。

机器学习的思想并不复杂,它仅仅是对人类生活中学习过程的一个模拟。而在这整个过程中,最关键的是数据。

深度学习(DeepLearning)的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。

严格意义上说,人工智能和机器学习没有直接关系,只不过目前机器学习的方法被大量的应用于解决人工智能的问题而已。目前机器学习是人工智能的一种实现方式,也是最重要的实现方式。

早期的机器学习实际上是属于统计学,而非计算机科学的;而二十世纪九十年代之前的经典人工智能跟机器学习也没有关系。所以今天的AI和ML有很大的重叠,但并没有严格的从属关系。

不过如果仅就计算机系内部来说,ML是属于AI的。AI今天已经变成了一个很泛泛的学科了。

深度学习是机器学习现在比较火的一个方向,其本身是神经网络算法的衍生,在图像、语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果。

所以,如果把人工智能与机器学习当成两个学科来看,三者关系如下图所示:

数据挖掘主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据,利用数据库界提供的技术来管理海量数据。

机器学习是数据挖掘的一种重要方法,但机器学习是另一门学科,并不从属于数据挖掘,二者相辅相成。

机器学习过程使用以下步骤进行定义:

2.选择要使用的算法类型。

3.根据所使用的算法构建分析模型。

4.立足测试数据集进行模型训练,并根据需要进行模型修改。

5.运行模型以生成测试评分。

机器学习与深度学习间的区别

1.数据量:

机器学习能够适应各种数据量,特别是数据量较小的场景。在另一方面,如果数据量迅速增加,那么深度学习的效果将更为突出。下图展示了不同数据量下机器学习与深度学习的效能水平。

2.硬件依赖性:

与传统机器学习算法相反,深度学习算法在设计上高度依赖于高端设备。深度学习算法需要执行大量矩阵乘法运算,因此需要充足的硬件资源作为支持。

3.特征工程:

特征工程是将特定领域知识放入指定特征的过程,旨在减少数据复杂性水平并生成可用于学习算法的模式。

示例:传统的机器学习模式专注于特征工程中所需要找像素及其他属性。深度学习算法则专注于数据的其他高级特征,因此能够降低处理每个新问题时特征提取器的实际工作量。

4.问题解决方法

传统机器学习算法遵循标准程序以解决问题。它将问题拆分成数个部分,对其进行分别解决,而后再将结果结合起来以获得所需的答案。深度学习则以集中方式解决问题,而无需进行问题拆分。

6.可解释性

可解释性是机器学习与深度学习算法间的主要区别之一——深度学习算法往往不具备可解释性。也正因为如此,业界在使用深度学习之前总会再三考量。

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1.机器学习:开启智能未来的钥匙腾讯云开发者社区机器学习作为人工智能的核心方法,通过分析数据中的隐藏规律,让计算机从中获取新的经验和知识,不断提升和改善自身性能,从而像人一样根据所学知识做出决策。 机器学习涉及概率论、统计学、微积分、代数学、算法复杂度理论等多门学科,是一门多领域交叉学科。其应用范围极为广泛,涵盖自然语言处理、图像识别、推荐系统、金融https://cloud.tencent.com/developer/article/2478495
2.人工智能包含哪些具体内容智能算法与机器学习的融合应用总结来说,“人工智能包含哪些具体内容”是一个多维度的问题,其中包括但不限于以下几点: 弱AI与强AI 机器学习与深度学习 自然语言处理(NLP) 图像识别与处理(CV) 人群行为分析 自动化制造业 自动驾驶汽车(Auto-pilot) 医疗健康相关应用 金融科技(Fintech) https://www.ykngnhhi.cn/ke-ji/514407.html
3.人工智能的基本内容算法数据与机器学习人工智能的基本内容:算法、数据与机器学习 人工智能的定义 人工智能是指由计算机系统执行通常需要人类智能行为的任务,包括学习、解决问题、决策和自然语言处理等。这种技术使得计算机能够模仿人类思维和行为,从而提高了它们在各种领域的应用效率。 算法在人工智能中的作用 https://www.kjippvsb.cn/yuan-yu-zhou-zi-xun/588645.html
4.有哪些类型的人工智能技术人工智能(AI)涵盖了多种技术和方法,这些技术可以大致分为几大类别,每种类型都有其独特的特点和应用场景。以下是主要的几种人工智能技术类型: 1. 机器学习(Machine Learning, ML) 监督学习(Supervised Learning):通过已标注的数据集训练模型,让模型学会从输入到输出的映射关系。典型应用包括分类、回归等任务。 http://fuxi.netease.com/database/1335
5.人工智能和机器学习MCU与处理器NXP半导体恩智浦的人工智能核心技术拥有广泛的IC产品组合,将人工智能和机器学习融入到汽车、工业和物联网领域的边缘应用。https://www.nxp.com.cn/applications/enabling-technologies/ai-and-machine-learning:MACHINE-LEARNING
6.人工智能与机器学习.pdf免费在线阅读网页 资讯 视频 图片 知道 文库 贴吧 采购 地图 | 百度首页 登录 VIP新客立减2元 意见反馈 下载客户端 12/8/2019 人工智能与机器学习 - 百度文库 首页 分类 精品内容 申请认证 机构合作 频道专区 会员中心 百度文库 专业资料 IT/计算机 计算机硬件及网络 人 人 工 工 智 智 能 能 -- 机器学习 机器学习https://max.book118.com/html/2019/1208/8136031054002067.shtm
7.人工智能与机器学习的区别和联系而机器学习(Machine Learning, ML)则是人工智能的一种重要实现方式之一,是让计算机自动从数据中进行学习和模式识别的能力。 二、人工智能与机器学习的区别 人工智能和机器学习是两个相对独立的概念,二者既有联系也有区别。 1.实现方式不同 人工智能是一个广泛的概念,其实现方式有很多种,包括基于规则的专家系统、基于https://wenku.baidu.com/view/c41ca81f551252d380eb6294dd88d0d232d43c3b.html
8.说走就走的AI之旅第01课:浅谈机器学习人工智能的英文是“artificial intelligence”,因此通常被简称为AI,人工智能包含了诸多的内容,我们经常说到的机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习、数据挖掘、专家系统、工业机器人、自动驾驶等都属于人工智能的范畴。狭义的人工智能通常只能执行特定的任务,会聊天的人工智能通常不会开车,会开车的人工https://zhuanlan.zhihu.com/p/702464249
9.人工智能算法与机器学习辨析人工智能、算法与机器学习辨析 描述 人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和算法这几个词经常出现误用、混淆和误解。尽管它们都有各自的固定含义,但是人们常常会将这几个概念互换使用。遗憾的是,如果没有领会这些含义,它们可能会让本已十分复杂的快速发展领域乱上加乱。现在,就让我们认识一些有关算法、人工智能和机器https://m.elecfans.com/article/2076827.html
10.人工智能机器学习与深度学习的区别与联系你是否也有这样的疑惑,人工智能、机器学习、深度学习以及监督学习等名词之间到底有什么样的联系与区别,以及它们的应用场景呢。下面就通过概念、区别和联系以及应用场景三个方面来具体的分析下他们。 一、概念 1、人工智能 人工智能(Artificial intelligence)简称AI。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的本质,https://blog.csdn.net/bingjia103126/article/details/80480921
11.人工智能基础2016年,谷歌 (Google) 通过深度学习训练的阿尔法(AlphaGo) 4 : 1 战胜了曾经的围棋世界冠军李世乭(石)。 它的改进版更在2017年战胜了当时世界排名第一的中国棋手柯洁。 应用 安防 医疗 智能客服 自 动驾驶 工业制造 人工智能与机器学习 人工智能是通过机器来拱拟人类认知能力的技术 https://www.jianshu.com/p/80a0e2b73101?utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium=seo_notes
12.2024暑假美国麻省理工学院“人工智能和机器学习”论文科研2.相关人工智能与机器学习学术背景,具备至少一种语言的基础编程能力,如:Matlab、Python等 3.建议达到托福70/雅思6.0/四级500/六级450并通过英文面试 1.项目特色 (1)获得实践经验和科研经历 线下实验室科研可以帮助项目学生获得实践经验,学习如何设计、执行和分析实验数据,这些经验有助于未来学术和职业生涯。 http://iced.jmu.edu.cn/info/1012/3173.htm
13.人工智能技术导论——机器学习与知识发现51CTO博客心理学中对学习的解释是: 学习是指(人或动物)依靠经验的获得而使行为持久变化的过程。人工智能和机器学习领域的几位著名学者也对学习提出了各自的说法。 如Simon认为:如果一个系统能够通过执行某种过程而改进它的性能, 这就是学习。Minsky认为: 学习是在人们头脑中(心理内部)进行有用的变化。Tom M. Mitchell在《https://blog.51cto.com/u_15127700/4561036
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16.机器学习工程师和人工智能工程师有什么区别1、研究和开发人工智能算法和模型,包括机器学习、深度学习、强化学习等。 2、针对不同的业务问题,设计和实现相应的人工智能解决方案。 3、改进和优化现有的人工智能算法和模型,提高其性能和效率。 4、与其他团队合作,将人工智能技术应用到产品和服务中。 5、跟踪*新的人工智能技术和研究,不断提高自己的技能和https://www.jobui.com/salary/pk/quanguo-jiqixuexigongchengshi-pk-quanguo-rengongzhinenggongchengshi/
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